Rust로 0.03초 만에 백테스팅, 알고리즘 트레이딩의 혁신!
Rust를 활용하여 기존 JavaScript 기반 백테스팅 시스템 대비 1000배 이상 빠른 속도를 달성함
데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)을 통해, 백테스팅 코드와 실시간 거래 코드의 일관성(Consistency)을 확보함
AI 기반의 전략 생성(Strategy Generation)을 통해, 코딩 경험 없이도 복잡한 트레이딩 전략을 구성 가능
데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 적용하여, 백테스팅과 실시간 거래 환경 간의 안정성(Stability)을 확보함
Rust 기반 백테스팅 시스템의 성능 최적화
저자는 JavaScript 기반 시스템의 비효율적인 알고리즘(Inefficient Algorithms)과 나쁜 추상화(Bad Abstractions)로 인해 성능 저하가 발생했다고 분석한다. Rust로의 재구성을 통해 0.03초 만에 백테스팅을 완료하는 획기적인 속도 향상을 이뤄냈다. 특히, 슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 기법을 활용하여 단순 이동 평균(Simple Moving Average) 계산 속도를 개선하고, 병렬 처리(Concurrency)를 통해 다수의 백테스트를 동시에 실행할 수 있도록 설계했다.
거래 전략의 유연성을 위한 추상화 설계
시스템은 Indicator, Condition, Action의 추상화를 통해 다양한 거래 전략을 구성할 수 있도록 설계되었다. Indicator는 주가, 거래량 등 숫자 형태로 표현될 수 있는 모든 데이터를 의미하며, Condition은 이러한 Indicator를 기반으로 하는 Boolean 표현식이다. Action은 조건이 충족될 때 실행되는 매수, 매도, 포트폴리오 재분배 등의 행위를 정의한다. 이러한 추상화는 기술적 지식 없이도 AI 기반 전략 생성(Strategy Generation)을 가능하게 한다.
실시간 거래 시스템과의 통합 아키텍처
백테스팅 코드와 실시간 거래 코드의 데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)을 통해 코드 중복을 최소화하고, 유지보수성을 높였다. EventProcessor 트레이트를 활용하여 핵심 거래 로직을 재사용하고, 백테스팅 환경에서는 인메모리(In-memory) 방식으로, 실시간 거래 환경에서는 MongoDB를 활용하여 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 구현했다. 이는 백테스팅 결과의 신뢰도를 높이고, 실시간 거래 시스템의 안정성을 확보하는 데 기여한다.
AI 기반 전략 생성 및 사용자 경험 개선
LLM을 활용하여 사용자가 자연어로 트레이딩 전략을 정의하면, 시스템이 이를 분석하여 YAML 형식의 설정 파일을 생성한다. 이 방식은 복잡한 API 엔드포인트(API Endpoint) 관리 없이도 다양한 전략을 구현할 수 있게 하며, 코딩 경험이 없는 사용자도 쉽게 접근할 수 있도록 한다. LLM의 실패 시에는 재시도 로직을 통해 안정성을 확보하고, 복잡한 전략의 경우 Gemini Pro와 같은 상위 모델을 활용하여 정확도를 높인다.
